High throughput fermentation and metabolite analysis of genetically engineered yeasts

dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorKoponen, Tino
dc.contributor.authorArponen, Jenna
dc.contributor.schoolKemian tekniikan korkeakoulufi
dc.contributor.supervisorPenttilä, Merja
dc.date.accessioned2020-08-23T17:18:42Z
dc.date.available2020-08-23T17:18:42Z
dc.date.issued2020-08-17
dc.description.abstractProduction of chemicals with living cells, e.g., microbes, through their biochemical metabolic pathways, has become one of the most important manufacturing technologies. Engineering cellular metabolism takes, however, a long time before reaching an industrial production level. The metabolic network is a highly complex system that is regulated through multiple pathways and mechanisms. A design-build-test-learn (DBTL) cycle has been successfully applied as a systematic tool for metabolic engineering. Acceleration of the cycle enables faster production host development, achieved by utilizing computational tools, robotics, and automation. In this thesis, high throughput fermentation and sample analytics system was implemented together to facilitate the faster screening of metabolically engineered yeast strains for bioprocess development. For this purpose, high-performance ion chromatography, Thermo Scientific™ Dionex™ ICS-6000 HPIC, and ultra-high-performance liquid chromatography, Waters Acquity UPLC®, were utilized for the analysis of extracellular and intracellular metabolites. They were linked to an automated fermentation system, Sartorius Ambr® 250, and an automated liquid handling platform, Tecan Fluent® 780. The research utilized yeast strain Pichia kudriavzevii that has been genetically engineered to produce glycolic acid. Automatic fermentation was only discussed in theory, as problems were encountered in analytics. The primary analytical instrument, Dionex™ ICS-6000 HPIC, malfunctioned during the installation. Thus, the focus was re-allocated to Acquity UPLC®. However, a broad peak was continuously observed with the photodiode array (PDA) detector covering a large part of the chromatogram. The peak was caused by aqueous pulse due to the gradient. Thus, the results were obtained only with a mass detector (MS). The analyses ultimately yielded promising results in determining several different metabolites. Also, the metabolite extraction was found to be successful with Fluent® 780en
dc.description.abstractKemikaalituotannosta elävien solujen, kuten mikrobien, avulla biokemiallisten metabolisten reittien kautta on tullut yksi tärkeimmistä valmistustekniikoista. Solujen aineenvaihdunnan kehittäminen vie kuitenkin kauan ennen teollisen tuotantotason saavuttamista. Metabolinen verkko on erittäin monimutkainen järjestelmä, jota säädellään useilla reiteillä ja mekanismeilla. Suunnittele-rakennatestaa-opi-sykliä (engl. design-build-test-learn, DBTL) on onnistuneesti sovellettu systeemisenä työkaluna aineenvaihdunnan muokkaamiseen. Sykliä nopeuttamalla mahdollistetaan nopeampi tuotantoisäntien kehitys, joka saavutetaan laskennallisilla työkaluilla, robotiikalla ja automaatiolla. Tässä diplomityössä yhdistettiin korkean suorituskyvyn (engl. high throughput) fermentaatio ja näyteanalyysisysteemi bioprosessien kehitystä varten nopeuttamaan metabolisesti muokattujen hiivakantojen seulontaa. Tähän tarkoitukseen otettiin käyttöön korkean erotuskyvyn ionikromatografi, Thermo Scientific™ Dionex™ ICS-6000 HPIC, ja erittäin korkean erotuskyvyn nestekromatografi, Waters Acquity UPLC®, solunulkoisten ja solunsisäisten metaboliittien analysointiin. Ne yhdistettiin automatisoituun fermentointijärjestelmään, Sartorius Ambr® 250:een, ja automatisoituun nesteenkäsittelyalustaan, Tecan Fluent® 780:een. Tutkimuksessa hyödynnettiin Pichia kudriavzevii -hiivakantaa, joka on geneettisesti muunneltu tuottamaan glykolihappoa. Automaattisesta fermentoinnista puhuttiin vain teoriatasolla, sillä analytiikassa ilmeni ongelmia. Ensisijainen analyyttinen instrumentti, Dionex™ ICS-6000 HPIC, hajosi asennuksessa. Siksi työssä keskityttiin Acquity UPLC®:n käyttöönottoon. Diodirividetektorilla (engl. photodiode array, PDA) havaittiin kuitenkin jatkuvasti laaja piikki, joka peitti suuren osan kromatogrammista. Piikin aiheutti vesipulssi, joka johtui gradientista. Siksi näytteet analysoitiin vain massadetektorilla (engl. mass spectrometry, MS). Analyysit tuottivat lopulta lupaavia tuloksia useiden eri metaboliittien määrittämisessä. Metaboliittien ekstraktion todettiin myös onnistuvan Fluent® 780:lla.fi
dc.format.extent162 + 41
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/46131
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-202008235063
dc.language.isoenen
dc.locationPKfi
dc.programmeMaster’s Programme in Life Science Technologiesfi
dc.programme.majorBiosystems and Biomaterials Engineeringfi
dc.programme.mcodeCHEM3028fi
dc.subject.keywordDBTL-cycleen
dc.subject.keywordglycolic aciden
dc.subject.keywordhigh throughput analysisen
dc.subject.keywordhigh throughput fermentationen
dc.subject.keywordLC-MSen
dc.subject.keywordmetabolite extractionen
dc.titleHigh throughput fermentation and metabolite analysis of genetically engineered yeastsen
dc.titleGeneettisesti muokattujen hiivojen korkean suorituskyvyn fermentointi ja metaboliittien analysointifi
dc.typeG2 Pro gradu, diplomityöfi
dc.type.ontasotMaster's thesisen
dc.type.ontasotDiplomityöfi
local.aalto.electroniconlyyes
local.aalto.openaccessno

Files